【课程介绍】

编程语言需求猛增 AI人才缺口明显,零基础入门更容易 就业待遇好起薪高,覆盖5大热门就业方向:Web全栈、爬虫、数据分析、测试、人工智能。


【课程目录】

百战程序员-Python全栈工程师(完结)/

├──01-Python入门

| ├──章节1:Python入门

| ├──章节2:编程基本概念

| ├──章节3:序列

| ├──章节4:控制语句

| ├──章节5:函数

| ├──章节6:面向对象编程

| └──章节7:Python开发环境搭建

├──02-Python深入与提高

| ├──章节1:异常处理

| ├──章节2:文件处理

| ├──章节3:模块

| ├──章节4:GUI编程

| └──章节5:游戏开发-坦克大战

├──03-Python网络与并发编程

| ├──章节1:并发编程

| └──章节2:网络通信

├──04-Python核心特姓

| ├──章节1:生成器和装饰器

| ├──章节2:函数式编程

| ├──章节3:正则表达式

| └──章节4:内存管理

├──05-数据库编程基础

| ├──章节1:mysql介绍与环境安装

| ├──章节2:mysql的使用

| ├──章节3:python操作mysql

| ├──章节4:项目-音乐播放器

| └──章节5:redis

├──06-Linux环境编程基础

| ├──章节1:Linux

| └──章节2:shell编程

├──07-网页编程基础

| ├──章节1:html5

| ├──章节2:CSS样式

| ├──章节3:JavaScript

| ├──章节4:jquery

| └──章节5:Ajax

├──08-vue框架

| └──章节1:vue框架

├──09-Flask框架

| ├──章节1:虚拟环境

| ├──章节2:Flask视图基础和URL

| ├──章节3:Flask之Jinja2模版

| ├──章节4:Flask视图高级

| ├──章节5:Flask高级

| ├──章节6:Flask数据库

| └──章节7:GraphQL

├──10-Flask百战电商后台项目

| ├──章节1:Flask百战电商后台项目

| ├──Flask项目开发.pdf 1.01M

| ├──代码.rar 186.62kb

| └──软件.rar 145.42M

├──11-Python_Tornado框架

| ├──章节1:Tornado简介

| ├──章节2:Tornado深入学习

| └──章节3:Tornado项目

├──12-Python_Django3框架

| ├──章节1:Django初级

| ├──章节2:Django进阶

| ├──章节3:Django高级

| └──章节4:Git

├──13-Python_大型电商项目

| ├──章节1:Django项目阶段-电商项目

| └──资料分享.rar 801.37M

├──14-自动化操作办公软件、邮件、定时任务等

| ├──文档

| ├──章节1:自动化操作办公软件、邮件、定时任务等

| └──代码.rar 1.61M

├──15-Python爬虫开发

| ├──章节1:爬虫基础

| ├──章节2:scrapy框架使用

| ├──章节3:爬虫反反爬

| ├──章节4:移动端爬虫开发

| ├──章节5:docker容器扩展

| ├──01.txt 0.59kb

| ├──image.rar 10.43M

| └──源码.rar 152.40M

├──16-算法与数据结构

| ├──章节1:算法与数据结构

| ├──代码.zip 14.44kb

| └──资料.zip 4.80M

├──17-数据分析-数学知识

| ├──章节1:补充数学知识

| └──章节2:统计学基础

├──18-数据分析-数据可视化

| ├──章节1:matplotlib

| ├──章节2:seaborn

| └──章节3:pyecharts

├──19-数据分析-数据管理

| ├──章节1:Anaconda介绍_安装_操作

| ├──章节2:ipython介绍

| ├──章节3:jupyternotebook_介绍和使用

| ├──章节4:numpy

| ├──章节5:Pandas的使用

| ├──章节6:数据分析案例_案例1_足球运动员分析

| ├──章节7:数据分析案例_案例2_电影数据分析

| └──章节8:数据分析案例_案例3_机场延迟分析

├──20-数据分析-统计分析

| ├──章节1:Python统计分析

| ├──代码.rar 190.04kb

| └──文档.rar 1.27M

├──21-Python_数据分析项目

| ├──章节1:人工智能项目流程

| ├──章节2:二手车价格预测

| ├──章节3:旅游景点票价预测

| ├──章节4:工资分类预测

| ├──章节5:广告点击转化率预测

| ├──章节6:文本分类-自然语言处理

| ├──章节7:音乐推荐系统

| ├──章节8:银行客户流失分析

| └──章节9:申请评分卡

├──22-数据分析软件

| ├──章节10:Tableau数据分组

| ├──章节11:Tableau高级图表

| ├──章节12:Tableau仪表板和故事

| ├──章节13:回归分析和时间序列分析

| ├──章节14:案例-泰坦尼克号数据可视化分析

| ├──章节1:Tableau下载与安装

| ├──章节2:Tableau基本操作

| ├──章节3:Tableau菜单介绍

| ├──章节4:Tableau基本图表绘制

| ├──章节5:Tableau计算字段和参数

| ├──章节6:Tableau筛选器

| ├──章节7:Tableau参考线

| ├──章节8:Tableau数据集

| └──章节9:Tableau数据分层

├──23-人工智能基础_机器学习理论和实战

| ├──章节10:SVM支持向量机算法

| ├──章节11:决策树算法

| ├──章节12:随机森林算法

| ├──章节13:Adaboost算法

| ├──章节14:GBDT算法

| ├──章节15:XGBoost算法

| ├──章节16:Kaggle实战

| ├──章节1:无约束最优化问题的求解算法

| ├──章节2:三种梯度下降法

| ├──章节3:代码实战梯度下降法与优化

| ├──章节4:归一化

| ├──章节5:正则化

| ├──章节6:多元线姓回归的衍生算法

| ├──章节7:多项式升维

| ├──章节8:逻辑回归

| └──章节9:Softmax回归

├──24-人工智能基础_深度学习理论和实战

| ├──章节1:理解神经网络及应用

| ├──章节2:Tensorflow入门与安装

| ├──章节3:反向传播及利用Tensorflow完成浅层模型

| ├──章节4:Tensorflow使用优化器以及模型的存储和加载

| ├──章节5:深度神经网络DNN

| ├──章节6:卷积神经网络CNN

| ├──章节7:卷积神经网络实战

| └──章节8:Keras框架

├──25-Hadoop 分布式文件系统:HDFS(扩展)

| ├──章节1:Hadoop 简单介绍及架构设计

| ├──章节2:Hadoop 高可用集群及java API

| └──代码资料.rar 581.88M

├──26-Hadoop分布式计算框架:Mapreduce(扩展)

| ├──章节1:MapReduce分布式计算框架架构设计及项目案例

| └──1.txt 0.23kb

├──27-Hadoop离线体系:Hive(扩展)

| ├──章节1:hive架构、搭建、sql语法、函数

| └──章节2:hive分区、分桶、安全认证、优化

├──28-spark体系之分布式计算(扩展)

| ├──章节10:Kafka、SparkStreaming+Kafka两种版本整合

| ├──章节1:Scala语言特点、类、对象、集合

| ├──章节2:Scala隐式转换、通信模型

| ├──章节3:Spark初始、核心RDD、算子

| ├──章节4:Spark集群搭建、任务提交流程

| ├──章节5:Spark计算模式、任务调度和资源调度

| ├──章节6:Spark核心源码

| ├──章节7:Spark业务场景、Shuffle机制

| ├──章节8:SparkShuffle源码、SparkSQL初始

| └──章节9:SparkSQL函数、SparkStreaming初始

├──29-面试和成功求职的秘技

| ├──章节1:简历

| ├──章节2:面试前的准备

| ├──章节3:笔试和面试

| ├──章节4:offer和上班后,如何应对

| ├──1.txt 0.09kb

| ├──boss直聘使用步骤.rar 3.63M

| ├──PPT.rar 16.65M

| └──参考简历.rar 1.37M

└──30-入职后快速成长到CTO

| ├──章节1:入职后三个月试用期要做的事

| ├──章节2:前三年需要学的技术

| └──章节3:前三年需要提高的软实力

本站所发布的一切视频课程仅限用于学习和研究目的;不得将上述内容用于商业或者非法用途,否则,一切后果请用户自负。本站所有课程来自网络,版权争议与本站无关。如有侵权请联系邮箱:[email protected] 或者QQ 3863518080 ,我们将第一时间处理!